import numpy as np
#创建二维数组(矩阵)
data2=np.array([[123,456,789],[1,2,3]])
print(data2)
print(data2.shape)#输出行列
print(data2.size)#中元素的总数  6
print(data2.ndim)#的维度数   2
print(data2.dtype)#元素的数据类型。  int32
print(data2.itemsize)#打印 data2 中每个元素占用的字节数。 4
print(data2.flags)#打印 data2 的内存布局标志。
print(data2.data)# data2 对象的 data 属性  <memory at 0x000002AACA193510>


#运算
array1=np.array([1,2,3])
array2=np.array([4,5,6])
data3=array1+array2
print(data3)

data4=array1*array2
print(data4)

#统计

"""
计算数组的标准差
numpy.std(arr, axis=None, dtype=None, out=None): 计算数组的标准差。参数axis、dtype和out的含义与numpy.mean()相同。

计算数组的方差
numpy.var(arr, axis=None, dtype=None, out=None): 计算数组的方差。参数axis、dtype和out的含义与numpy.mean()相同。

 计算数组的最小值 
numpy.min(arr, axis=None, out=None): 计算数组的最小值。参数axis和out的含义与numpy.mean()相同。

 计算数组的最大值
numpy.max(arr, axis=None, out=None): 计算数组的最大值。参数axis和out的含义与numpy.mean()相同

计算数组的元素之和
numpy.sum(arr, axis=None, dtype=None, out=None): 计算数组的元素之和。参数axis、dtype和out的含义与numpy.mean()相同。

计算数组的元素乘积
numpy.prod(arr, axis=None, dtype=None, out=None): 计算数组的元素乘积。参数axis、dtype和out的含义与numpy.mean()相同

计算数组的累积和
numpy.cumsum(arr, axis=None, dtype=None, out=None): 计算数组的累积和。参数axis、dtype和out的含义与numpy.mean()相同。
"""
data5=[1,2,3,4,5,6,7,8]
mindle=np.mean(data5)   #平均值
print(mindle)

middledata1=np.median(data5)#中位数
print(middledata1)






